近日，重点实验室在脑电情感识别方向研究成果被IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement接收。考虑到脑电数据的低质量而常用方法采用“先特征变换再识别”的两阶段方式容易带来次优性问题，该工作基于矩阵分解理论，在半监督回归框架下实现了统一的判别子空间学习与识别过程，有效地提升了脑电情感识别的精度。此外，基于频域脑电特征与频段、通道的耦合对应关系，该工作还对情感识别的关键脑电频段、通道进行了分析。
论文第一作者为彭勇博士，通讯作者为孔万增教授；该工作得到了国家重点研发计划国际合作专项、国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等项目的资助。论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9751614。